
# 统计出911数据中不同月份不同类型的电话的次数的变化情况

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

df = pd.read_csv('./911.csv')
# 转换为时间类型
df['timeStamp'] = pd.to_datetime(df['timeStamp'])


# 添加列，表示分类
temp_list = df['title'].str.split(': ').tolist()
cate_list = [i[0] for i in temp_list]
df['cate'] = pd.DataFrame(np.array(cate_list).reshape((df.shape[0],1)))
# df['cate'] = pd.DataFrame(np.array(cate_list))
print(df.dtypes)

# 设置时间为索引index，并原地修改
df.set_index('timeStamp', inplace=True)


# 画图
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
#   分类，分类pd
#  根据分类来统计时间
for cate,cate_pd in df.groupby(by='cate'):

    # 总共三个分类                   按月分组  计数  取一个   去除首尾
    count_by_month = cate_pd.resample('M').count()['title'][1:-1]
    _x = count_by_month.index
    _y = count_by_month.values
    plt.plot(range(len(_x)),_y,label=cate)
    _x = [i.strftime('%Y-%m-%d') for i in _x]
    plt.xticks(range(len(_x)),_x, rotation=45)
plt.legend(loc='best')
plt.show()





